การแบ่งเส้นหนาที่ทับซ้อนกันบนภาพไบนารี

Aug 16 2020

ฉันมีภาพไบนารีดังที่แสดงด้านล่างหลังจากใช้ไปป์ไลน์ก่อนการประมวลผลและการตรวจจับต่างๆกับภาพต้นฉบับ

ดังที่เห็นในภาพมี 2 รันเวย์ (แอสฟัลต์) สำหรับเครื่องบินที่กำลังข้ามกันและกันบนพื้นที่สี่แยก สิ่งที่ฉันต้องการคือแยกทั้งสองรันเวย์และคืนรูปทรง ฉันได้ตรวจสอบฟังก์ชัน opencv เกี่ยวกับคุณสมบัติรูปร่าง แต่ไม่มีโชค cv2.fitLineดูเหมือนจะโอเค แต่จะใช้งานได้ก็ต่อเมื่อมีเพียงเส้นเดียวในเส้นขอบ ภาพที่ได้เมื่อใช้มาสก์ควรมีลักษณะดังนี้:

คำตอบ

3 MarkSetchell Aug 30 2020 at 23:17

นี่เป็นวิธีการที่เป็นไปได้เพียงแค่ทำในเทอร์มิกับImageMagickแต่คุณควรจะสามารถทำสวยมากเหมือนกันในหลามกับไม้กายสิทธิ์หรือscikit ภาพและmedial_axis

ขั้นแรกจัดโครงร่างภาพ:

magick runways.png -threshold 50% -morphology Thinning:-1 Skeleton skeleton.png

จากนั้นเรียกใช้"Hough Line Detection" โดยมองหาเส้นที่มีความยาวมากกว่า 130 พิกเซลและขอผลลัพธ์ในรูปแบบตาราง:

magick skeleton.png -hough-lines 9x9+130 mvg:-

เอาต์พุต

# Hough line transform: 9x9+130
viewbox 0 0 464 589
# x1,y1 x2,y2 # count angle distance
line 297.15,0 286.869,589  # 255 1 476
line 0,591.173 464,333.973  # 189 61 563

นั่นหมายความว่าตรวจพบ 2 บรรทัด:

  • เส้นจากพิกัด 297,0 ถึงพิกัด 286,589 โดยมีความยาว = 255 พิกเซลที่ 1 องศากับแนวตั้ง
  • เส้นจากพิกัด 0,591 ถึงพิกัด 464,333 โดยมีความยาว = 189 พิกเซลที่ 61 องศาถึงแนวตั้ง

เพื่อเป็นตัวอย่างฉันจะวาดตัวแรกเป็นสีแดงและอันที่สองเป็นสีเขียว:

magick runways.png                       \
   -fill red  -draw "line 297,0 286,589" \
   -fill lime -draw "line 0,591 464,333" result.png

คำสำคัญ : Python, การประมวลผลภาพ, โครงกระดูก, โครงกระดูก, การทำให้ผอมบาง, รันเวย์, รันเวย์, ทางแยก, การตรวจจับสาย Hough

2 sturkmen Aug 30 2020 at 21:19

ผมพยายามที่จะแก้ปัญหาของคุณกับ C ++ อ้างอิงคำตอบเก่าของฉัน

บางขั้นตอน:

--after finding contours find defect points by convexityDefects

approxPolyDP(contours[i], contours[i], 9, true);
convexHull(contours[i], contoursHull, true);
convexityDefects(contours[i], contoursHull, defects);

สร้างภาพไบนารีสองสำเนาและวาดเส้นโดยใช้จุดบกพร่อง

Vec4i defpoint0 = defects[0];
Vec4i defpoint1 = defects[1];
Vec4i defpoint2 = defects[2];
Vec4i defpoint3 = defects[3];
line(bw0, contours[i][defpoint0[2]], contours[i][defpoint1[2]], Scalar(0), 2);
line(bw0, contours[i][defpoint2[2]], contours[i][defpoint3[2]], Scalar(0), 2);

line(bw1, contours[i][defpoint0[2]], contours[i][defpoint3[2]], Scalar(0), 2);
line(bw1, contours[i][defpoint1[2]], contours[i][defpoint2[2]], Scalar(0), 2);

ค้นหารูปทรงจากรูปภาพและวาดมัน (ฉันพบดัชนีรูปร่างแบบฮาร์ดโค้ดต้องปรับปรุง)

findContours(bw0, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_NONE);
drawContours(src, contours, 1, Scalar((rand() & 255), (rand() & 255), (rand() & 255)), 2);

findContours(bw1, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_NONE);
drawContours(src, contours, 2, Scalar((rand() & 255), (rand() & 255), (rand() & 255)), 2);

#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, char** argv)
{
    Mat src = imread("e:/test/crossing_lines.png");
    if (src.empty())
        return -1;

    Mat bw,bw0,bw1;
    cvtColor(src, bw, COLOR_BGR2GRAY);
    bw = bw > 127;
    bw0 = bw.clone();
    bw1 = bw.clone();
    // Find contours
    vector<vector<Point> > contours;
    vector<int> contoursHull;
    vector<Vec4i> defects;
    findContours(bw, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_NONE);

    for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++)
    {
        if (contourArea(contours[i]) > 500)
        {
            approxPolyDP(contours[i], contours[i], 9, true);
            convexHull(contours[i], contoursHull, true);
            convexityDefects(contours[i], contoursHull, defects);
 
            Vec4i defpoint0 = defects[0];
            Vec4i defpoint1 = defects[1];
            Vec4i defpoint2 = defects[2];
            Vec4i defpoint3 = defects[3];
            line(bw0, contours[i][defpoint0[2]], contours[i][defpoint1[2]], Scalar(0), 2);
            line(bw0, contours[i][defpoint2[2]], contours[i][defpoint3[2]], Scalar(0), 2);

            line(bw1, contours[i][defpoint0[2]], contours[i][defpoint3[2]], Scalar(0), 2);
            line(bw1, contours[i][defpoint1[2]], contours[i][defpoint2[2]], Scalar(0), 2);
        }
    }
    findContours(bw0, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_NONE);
    drawContours(src, contours, 1, Scalar((rand() & 255), (rand() & 255), (rand() & 255)), 2);

    findContours(bw1, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_NONE);
    drawContours(src, contours, 2, Scalar((rand() & 255), (rand() & 255), (rand() & 255)), 2);
    imshow("src", src);
    imshow("bw0", bw0);
    imshow("bw1", bw1);
    waitKey();
    return 0;
}